一种新颖的面向方面的Web应用访问控制方法

基于角色的访问控制是一种传统的软件安全技术;支持Web应用开发的框架技术层出不穷,如struts和spring框架基于MVC设计模式对Web应用进行了有效地解耦合。在这些框架技术下,如何充分使用这些框架带来的优势,实现一种配置灵活、扩展性强、易于维护的访问控制机制成为一个新的挑战。结合AOP、反射、上下文传播、XML技术给出了一种新颖的访问控制实现方法,这种方法能够同基于MVC设计模式的框架有机地结合起来,不仅使访问控制代码集中管理,而且在实现访问控制的同时,保持了原有Web应用的松耦合结构。     

基于A C-Tri e的在线社交网络文本流热点短语挖掘

在线社交网络文本流中的热点短语能反映文本流中隐含的热点话题和突发事件。本文提出了一种无需分词并能支持多种热度度量函数的热点短语挖掘技术。首先用文本流的某个典型时段采样得到候选短语,构建AC-Trie前缀树。然后,基于该前缀树,单遍扫描后续的文本流,将候选短语的历史出现频率记录在Trie相应节点上,从而支持多种基于历史频率的热度计算方法。此外,为及时发现新的热点短语并减少AC-Trie的构建次数,本文通过分析Trie树各节点上的遗漏短语频率,动态确定候选短语的更新时机。新浪微博数据集上的实验验证了本文方法的有效性（准确率达89％）和高效性（时空开销仅为基准算法的2％）。     

基于多维熵序列分类的骨干网上流量异常检测

Detecting traffic anomalies is essential for diagnosing attacks. High-Speed Backbone Networks (HSBN) require Traffic Anomaly Detection Systems (TADS) which are accurate (high detection and low false positive rates) and efficient. The proposed approach utilizes entropy as traffic distributions metric over some traffic dimensions. An efficient algorithm, having low computational and space complexity, is used to estimate entropy. Entropy values over all dimensions are collected to form a detection vector for every sliding window. One class support vector machine classifies all detection vectors into one of two groups: abnormal vectors and normal vectors. A Multi-Windows Correlation Algorithm (MWCA) calculates comprehensive anomaly scores observed in a sequence of windows in order to reduce false positive rates and obtain high detection rates. Some real-world traffic traces have been used to validate and evaluate the efficiency and accuracy of this system through three experiments. In Experiment 1, the estimating algorithm of entropy which costs less memory and runs faster than traditional algorithms is more suitable for detection anomalies. In Experiment 2, the classification and correlation algorithms can improve the detection accuracy significantly. Experiment 3 compares the subject system and three well-known systems. Ours system is the most accurate one. Those results have indicated that the proposed system significantly improves the accuracy and efficiency.     

QDM-Tree：支持数据流频繁更新的Cache敏感索引

随着硬件和通信技术的飞速发展,数据流技术已广泛应用于金融分析、网络监控及传感器网络等诸多领域,这类应用通常具有高速、海量、连续和实时等特性.因此,在数据流上渐进、实时地更新索引成为一个极具价值和挑战性的问题.为了克服现有支持频繁更新的索引树性能大都深受处理器缓存失效率的影响,提出了一种新颖的基于双Memo的量化R*索引树-QDM-Tree(Quantized R*-tree with Double Memos),并给出了相应的插入、删除、更新和范围查询算法,理论分析表明:与已有R*树及其变种相比,该索引树能成倍地压缩树结点,具有更强支持频繁更新的能力.     

基于CORBA的OTM技术

在线事务处理（ＯＬＴＰ）应用已深入到各行各业,新的应用需求给ＯＬＴＰ应用提出了更高的要求。ＯＴＭ 技术是由事务处理（ＴＰＭｏｎｉｔｏｒ）技术发展而来,结合分布式对象ＣＯＲＢＡ技术,适应新的应用需求而产生的。本文以基于分布式软件构作平台ＳｔａｒＢｕｓ实现的部分ＯＴＭ 服务为基础,详细阐述了ＯＴＭ 的系统结构和实现的关键技术。     

基于分布构件的软件性能工程

软件性能工程将软件的性能属性与软件工程技术结合起来,使得软件在早期设计时就能对其性能进行评估。随着分布构件技术的普及,部署过程与动态重构成为软件生命周期的重要组成部分,对软件性能有重大的影响。传统的SPE技术对软件性能的跟踪和追溯在部署和动态重构阶段会被中断,因此不适用于分布构件技术。本文针对基于分布构件技术软件的性能问题,提出了分布构件化软件性能工程技术,使得SPE能够被应用到构件的组装、部署和动态重构阶段。     

持久对象框架中基于多级访问模式的对象预取技术研究与实现

在基于关系数据库和对象关系映射的持久对象框架中,对象之间通常通过对象引用和各种集合属性将对象相互关联起来,组合成更为复杂的复合对象。应用程序对这些复合对象的访问则是通过使用这些属性逐个访问成员对象来完成。这种在多个成员对象之间的导航操作导致了客户端和后端数据库系统之间的获取操作大幅度增加,从而导致严重的性能问题。对象预取技术根据某种策略,将应用程序可能访问到的对象成组或批量地预先从数据库中装载到客户端,从而减少了应用程序对后端数据库系统进行查询的次数。本文对现有各种对象预取技术并对其进行分析分类,在此基础上,提出了一种基于多级访问模式的对象预取技术。最后,介绍了该算法在软件构件平台StarC-CM的持久对象框架中的实现。     

海量文本数据库中的高效并行频繁项集挖掘方法

针对大规模文本数据库中频繁项集挖掘的特殊要求,本文提出了一种新的并行挖掘算法parFIM。parFIM以一种简单的数据结构H-Struct为基础,对数据进行纵向划分从而实现并行挖掘。算法同时考虑了去除短模式和减少重复模式。实验结果表明,parFIM能够很好地适用于大规模文本数据库中的频繁项集挖掘任务。     

卫星导航综合仿真平台的研究与实现

卫星导航系统是各大国争相抢夺的战略高地,卫星导航综合仿真平台可以对卫星导航系统的研究提供帮助。本文详细分析了卫星导航综合仿真平台（NSSP）的设计思想与整体架构,分析了仿真平台的主要功能,给出了NSSP的具体实现,并指出了下一步的主要工作。     

FPTS:一种任务间存在共享资源时的抢占阈值调度算法

受到广泛关注的抢占阈值调度算法能够有效减少现场切换次数,防止不必要的任务抢占,降低资源额外消耗,提高任务集合的可调度性.目前该调度算法的研究工作大多围绕独立任务集合展开,在实际实时系统中任务经常需要互斥访问共享资源,任务之间由于资源共享而导致的相关性对于任务集合的优先级分配和抢占阈值分配都有很大的影响.SRP协议是在实时系统中得到广泛应用的资源访问控制协议,具有死锁避免、提前阻塞、共享任务栈等一系列优良特性.将SRP和抢占阈值调度算法结合起来,提出FPTS调度模型,给出相应的可调度性判定公式,考虑在任务之间使用SRP协议时求解任务抢占阅值分配,最后给出计算抢占阈值分配的伪多项式时间算法.